军事斗争领域开展通信侦察,数字通信系统提升智能化都需要采用一定的技术手段对信道编码进行识别。在基于自适应编码的智能通信系统中,研究接收端如何快速准确识别编码参数有利于系统快速调整传输策略获得与当前信道匹配的传输速率,进一步提升系统适应复杂信道条件的能力;通信侦察首要任务是对敌方发送信息采用的编码体制进行识别,才能进行信息层面的解译并实现信源恢复。在这两个重要领域中对存在的识别难点进行探讨,能够解决制约识别技术应用的障碍,满足众多通信系统的需求。识别技术的可靠性及实时性是信道编码盲识别理论一直以来研究的重点,虽然有大量的盲识别方法,但是每种方法均有一定短板,需要从计算复杂度及信噪比较差情况下进行改善。本文以这两种主要情况为着眼点,研究有效的识别算法并讨论改进的措施。卷积码利用Walsh-Hadamard求解法进行识别分析能够实现较好的抗误码性能,弊端是该算法构造Hadamard矩阵的维数较高,在识别高码率卷积码时面临计算存储量过大的问题。针对降低Walsh-Hadamard求解法的计算存储量,从降低Hadamard方阵维数的角度出发,提出基于分块Hadamard方阵的算法,完成了识别删余卷积码的工作。软判决方法充分发挥编码序列码字可靠度的作用,在LDPC码的判决上能够得到较高的正确识别率。随着信道条件变差,要识别LDPC码将非常困难,通过分析影响正确判决的相关参数,对原始统计量做加权处理,提升低信噪比时LDPC码判决的正确率。提出利用加权后的对数似然比作为统计量,提升低信噪比下LDPC码的识别性能。